Elaborazione del linguaggio naturale

Come funziona l’elaborazione del linguaggio naturale

L’elaborazione del linguaggio naturale mira a trasformare i dati linguistici non strutturati in un formato strutturato utilizzabile dalle macchine per interpretare dati vocali e testuali, scoprire e visualizzare relazioni complesse in set di dati di grandi dimensioni e generare nuovi dati linguistici.

I dati grezzi del linguaggio umano possono provenire da varie fonti, tra cui segnali audio, rete e social media, documenti e database. I dati contengono informazioni preziose come comandi vocali, l’opinione pubblica su vari argomenti, dati operativi e report di manutenzione. L’elaborazione del linguaggio naturale può combinare e semplificare queste grandi fonti di dati, trasformandole in informazioni utili con visualizzazioni e modelli di argomenti.

Per eseguire l’elaborazione del linguaggio naturale su dati vocali, rileva la presenza della voce umana in un segmento audio, esegui una trascrizione da voce a testo e applica il text mining e le tecniche di Machine Learning sul testo derivato.

Preparazione dei dati per l’elaborazione del linguaggio naturale

Tra le tecniche utilizzate nell’elaborazione del linguaggio naturale per convertire testi da un formato non strutturato a un formato strutturato figurano:

Tokenizzazione: in genere, questa è la prima fase dell’elaborazione del testo per l’elaborazione del linguaggio naturale. Indica la suddivisione del testo in frasi o parole.

Stemming: questa tecnica di normalizzazione del testo consiste nel ridurre le parole alla loro forma radice rimuovendo gli affissi delle parole. Utilizza semplici regole euristiche e potrebbe dare origine a parole del dizionario non valide.

Lemmatizzazione: questa sofisticata tecnica di normalizzazione del testo utilizza il vocabolario e l’analisi morfologica per rimuovere gli affissi delle parole. Ad esempio, “l’edificio ha dei piani” viene ridotto a “edificare avere piano”.

Word2vec: l’implementazione più diffusa tra le tecniche di word embedding è Word2vec. Questa tecnica crea una rappresentazione distribuita delle parole in vettori numerici che catturano la semantica e le relazioni tra le parole.

Modellazione di n-grammi: un n-gramma è un insieme di n elementi successivi in un documento di testo che può includere parole, numeri, simboli e punteggiatura. I modelli n-grammi possono essere utili nelle applicazioni di elaborazione del linguaggio naturale in cui le sequenze di parole sono pertinenti, come nella sentiment analysis, nella classificazione testuale e nella generazione di testo.

Elaborazione del linguaggio naturale con l’IA

I modelli di IA addestrati su dati linguistici sono in grado di riconoscere i pattern e prevedere i caratteri o le parole successive in una frase. Per costruire modelli di elaborazione del linguaggio naturale, è possibile utilizzare i classici algoritmi di Machine Learning, come la regressione logistica o gli alberi decisionali, oppure le architetture di Deep Learning, come le reti neurali convoluzionali (CNN), le reti neurali ricorrenti (RNN) e gli autocodificatori. Ad esempio, è possibile usare le CNN per classificare testi e le RNN per generare una sequenza di caratteri.

I modelli di trasformatori (un tipo di modello di Deep Learning) hanno rivoluzionato l’elaborazione del linguaggio naturale e sono alla base di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come BERT e ChatGPT™. I trasformatori sono progettati per monitorare i rapporti nei dati sequenziali. Si basano su un meccanismo Self-Attention mediante il quale vengono acquisite le dipendenze globali tra input e output.

Nel contesto dell’elaborazione del linguaggio naturale, ciò permette agli LLM di catturare dipendenze a lungo termine, relazioni complesse tra le parole e sfumature presenti nel linguaggio naturale. Gli LLM sono in grado di elaborare tutte le parole in parallelo, accelerando l’addestramento e l’inferenza.

In modo analogo ad altri modelli di Deep Learning pre-addestrati, è possibile eseguire il Transfer Learning con LLM pre-addestrati per risolvere un problema particolare nell’elaborazione del linguaggio naturale. Ad esempio, è possibile ottimizzare un modello BERT per un testo giapponese.